#导包
import  numpy as np
import  matplotlib.pyplot as plt

"""
画图函数  plot_images
参数介绍: -images:包含多张图片的序列
-labels:包含图片对应标签序列（序列中的元素需要是0，1，2,...9这样的正整数）
"""

class_names2 = ['cassette_player','chain_saw','church','French_horn','garbage_truck','gas_pump','golf_ball','parachute','springer','tench']

def plot_images(images,labels,class_names):
    fig,axes = plt.subplots(3,5,figsize=(12,6))
    # 将ax由n*m的Axes组展平成1*nm的Axes组
    axes = axes.flatten()
    for img,label ,ax in zip(images,labels,axes):
        ax.imshow(img)
        #np.argmax用于返回一个numpy数组中最大值的索引，同时出现几个最大值，返回第一个
        ax.set_title(class_names[np.argmax(label)])
        ax.axis('off')
    #tight_layout 会自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
    plt.tight_layout()
    plt.show()

def plot_images2(images,labels):
    fig,axes = plt.subplots(3,5,figsize=(12,6))
    # 将ax由n*m的Axes组展平成1*nm的Axes组
    axes = axes.flatten()
    for img,label ,ax in zip(images,labels,axes):
        ax.imshow(img)
        #np.argmax用于返回一个numpy数组中最大值的索引，同时出现几个最大值，返回第一个
        ax.set_title(class_names2[np.argmax(label)])
        ax.axis('off')
    #tight_layout 会自动调整子图参数，使之填充整个图像区域
    plt.tight_layout()
    plt.show()